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基于改进人工势场法的井下救援机器人的路径规划研究
摘要
针对井下救援机器人在无人值守环境下的路径规划问题，本文提出了一种基于改进人工势场法的路径规划方法。通过添加种子点优化、人工势场参数调节、路径平滑等技术，提高了路径规划的精准度和效率。仿真结果表明，该方法能够有效减少路径长度和规避障碍物，且时间成本较低，适用于井下救援机器人路径规划。
关键词：井下救援机器人；人工势场法；路径规划；种子点优化
Abstract
Inviewofthepathplanningproblemofundergroundrescuerobotsinunattendedenvironments,thispaperproposesapathplanningmethodbasedonimprovedartificialpotentialfieldmethod.Byaddingseedpointoptimization,artificialpotentialfieldparameteradjustment,pathsmoothingandothertechnologies,theaccuracyandefficiencyofpathplanningareimproved.Simulationresultsshowthattheproposedmethodcaneffectivelyreducepathlengthandavoidobstacles,andthetimecostislow,whichissuitableforthepathplanningofundergroundrescuerobots.
Keywords:undergroundrescuerobot;artificialpotentialfield;pathplanning;seedpointoptimization
1.引言
随着现代化科技的不断发展，机器人技术在生产、服务、医疗等领域得到了广泛应用。而在救援方面，机器人可以避免人类面临的风险，同时能够加速救援速度、提高救援效率。井下救援机器人随着煤矿等行业的发展而逐渐兴起，但在无人操作环境下的路径规划成为了亟待解决的问题。
传统的路径规划方法有A*算法、Dijkstra算法等，但这些算法在处理环境复杂的情况下，如存在大量的障碍物和不可通行区域，或者需要考虑潜在的危险因素时，很容易出现局限性。由此，本研究提出了一种基于改进人工势场法的路径规划方法，将其应用于井下救援机器人的路径规划中，以期在有效解决救援机器人路径规划难题的同时能够提高救援效率。
2.相关研究
2.1人工势场法
人工势场法是一种运用点势和方向势表示障碍物和目标对机器人的约束力，从而引导机器人行进的路径规划方法。人工势场法利用引力和斥力模拟了障碍物和目标对机器人的作用，从而使机器人在空间中运动到目标区域。但是，常规的人工势场法缺少较好的全局最优解，同时容易陷入局部最优解的困扰。针对这些问题，需要对人工势场法进行改进，从而提高其路径规划精度。
2.2种子点优化
针对人工势场法在寻找全局最优解时难以克服局部极小点的问题，研究者们提出了种子点优化方法。种子点优化方法是指在人工势场法中加入多个起始点（种子点），从而增加寻找全局最优解的概率。同时，这种方法可以克服单个起始点可能陷入局部最优解的问题，从而提高算法的路径规划精度。
2.3路径平滑
路径规划过程中，路径的平滑程度对机器人的控制具有重要作用。常用的路径平滑方法有Bezier曲线、B样条曲线、样条曲线等，这些方法能够有效降低机器人的运动噪声，提高路径规划的精度和平滑度。
3.方法
本研究提出了一种基于改进人工势场法的路径规划方法，主要包括以下三个方面：
3.1人工势场模型
为了克服传统人工势场法在寻找全局最优解和克服局部极小点的问题，本研究在人工势场模型中添加多个起始点并利用遗传算法进行优化，以增加找到全局最优解的概率。同时，对人工势场的引力和斥力进行合适的参数调节和限定，以产生更加准确和高效的路径规划。
3.2种子点选择
为了提高路径规划的准确性，本研究采用K-Means聚类算法，将可行空间划分为若干个子空间。在每个子空间中选取相应的种子点，以寻找全局最优解。
3.3路径平滑
为了提高路径规划的平滑程度，本研究采用了Bezier曲线技术将路径进行平滑处理。在路径规划完成后，将路径分为若干个曲线段，每个曲线段的起点为前一个曲线段的终点，然后利用Bezier曲线技术将这些曲线段连接起来，以实现路径平滑处理。
4.实验与结果
本研究利用Matlab编写了基于改进人工势场法的路径规划程序，并在仿真环境下进行了模拟实验。实验结果表明，本研究提出的方法在井下救援机器人路径规划中具有较好的应用效果，可以有效规避障碍物，同时减少路径长度。
具体